Intelligenza artificiale nel retail: cosa abbiamo visto a Euroshop 2026
L’intelligenza artificiale nel retail sta diventando l’ossatura della produttività dei punti vendita e delle catene. L’intelligenza artificiale nel retail non è più solo sperimentazione, ma una leva concreta per ridurre costi, ottimizzare processi e migliorare l’esperienza cliente.
L’edizione di Euroshop 2026 ha confermato una direzione chiara: la tecnologia è il motore competitivo del settore. Come ha evidenziato Marco Zanardi, presidente di Retail Institute Italy, l’innovazione corre su due binari paralleli: ottimizzazione del back-end e rivoluzione del front-end, con un nuovo equilibrio tra automazione e capitale umano.
Intelligenza artificiale nel retail: back-end, demand planning e logistica
Secondo Zanardi, l’applicazione dell’intelligenza artificiale nel retail alla parte “basic” dei processi genererà maggiore produttività nel breve-medio termine, cioè nei prossimi 3-5 anni. Il focus si sposta sul back-end, dove la complessità logistica richiede strumenti predittivi e di analisi sempre più avanzati.
In questo contesto entrano in gioco demand forecasting e demand planning, due pilastri per la pianificazione della domanda. Non riguardano solo i retailer, ma anche i produttori come Ferrero o Barilla, estremamente attenti a gestire le vendite per singolo canale. L’AI consente di anticipare i fabbisogni, ridurre rotture di stock e ottimizzare le scorte, con un impatto diretto su marginalità e servizio al cliente.
Applicare queste tecnologie alla logistica, però, è complesso. Si tratta di integrare grandi moli di dati, sistemi eterogenei e variabili esterne come stagionalità, promozioni, trend macroeconomici. Come evidenziato anche dagli studi sul retail moderno, la capacità di orchestrare supply chain e punto vendita è oggi un fattore critico di successo, soprattutto nelle catene multi-canale.
Dall’attention economy alla intention economy: il nuovo front-end
Se nel back-end l’AI ottimizza flussi e processi, nel front-end la sfida è soprattutto psicologica e relazionale. Qui l’intelligenza artificiale nel retail ridisegna il rapporto diretto tra brand e cliente, introducendo il passaggio dall’Attention Economy alla Intention Economy.
Come spiega Zanardi, con l’AI “agentica” ci stiamo spostando da un modello tipico dei social, basato solo sulla cattura dell’attenzione, verso una logica centrata sulle intenzioni reali di acquisto. I sistemi, come le piattaforme evolute di customer engagement (ad esempio quelle sviluppate da attori globali come Salesforce), entrano in un ciclo continuo di suggerimenti personalizzati.
Non si limitano a mostrare contenuti che attirano lo sguardo, ma cercano di intercettare bisogni concreti, preferenze, contesto d’uso e momento del customer journey. L’obiettivo è guidare l’utente verso la scelta più pertinente, con raccomandazioni mirate, offerte su misura e percorsi di acquisto fluidi tra online e offline.
Questa evoluzione tuttavia richiede equilibrio. I clienti non vogliono un’esperienza totalmente disumanizzata: cercano semplicità, velocità e personalizzazione, ma anche empatia, possibilità di interagire con persone reali e spazi di scelta autonoma. Il design dell’esperienza deve quindi combinare algoritmi e relazione umana.
Robotica, Physical AI ed esoscheletri a supporto del capitale umano
Un altro pilastro emerso a Düsseldorf è la Physical AI, ossia l’applicazione dell’intelligenza artificiale e della robotica al mondo fisico. Qui la priorità non è sostituire l’uomo, ma potenziarlo, proteggerlo e alleggerire i compiti più gravosi.
Nei magazzini e nei centri di distribuzione vediamo robotica applicata al warehousing, con sistemi autonomi per movimentazione, picking e stoccaggio. Accanto ai robot, spiccano gli esoscheletri: strutture indossabili che aiutano le persone a sollevare pesi e lavorare per ore, riducendo affaticamento e rischio di infortuni.
Queste soluzioni, che rientrano pienamente nel paradigma dell’Industria 4.0, rivelano una visione inclusiva della tecnologia. L’obiettivo non è eliminare il capitale umano, ma preservarlo, liberandolo dai compiti ripetitivi o usuranti e spostandolo su attività a maggior valore aggiunto, come relazione con il cliente, visual merchandising, gestione del dato.
Retail media, monetizzazione dei dati e carrelli intelligenti
Quando si parla di intelligenza artificiale nel retail, è impossibile ignorare il boom del retail media. Si tratta di uno dei temi più “hype” del momento, perché promette di trasformare i retailer in veri e propri publisher, capaci di monetizzare audience e dati proprietari.
I numeri riportati da Zanardi sono eloquenti: il retail media vale circa 620 milioni di euro in Italia e raggiunge 25 miliardi di euro in Europa. L’AI è un “mattoncino pesante” di questo ecosistema, abilitando profilazione avanzata, segmentazione dinamica, ottimizzazione delle creatività e attribuzione più precisa delle campagne.
È importante però non fare confusione: nel retail media operano in modo massiccio machine learning e deep learning, spesso in modo invisibile all’utente finale, molto prima dell’AI generativa. La vera sfida è la monetizzazione efficace dei dati, trasformando insight in formati pubblicitari utili per brand e non invasivi per il consumatore.
Un esempio concreto è la soluzione presentata da Toshiba: un carrello intelligente che riconosce la scrittura manuale sulla lista della spesa, la importa sul tablet di bordo, guida il cliente tra le corsie e suggerisce prodotti correlati come vino o dessert. L’applicazione dell’AI alla quotidianità è arricchita da elementi di gamification, che arrivano persino a stimare i tempi di coda alle casse.
Il retail media non si limita agli schermi: dalle ESL (etichette elettroniche da scaffale) si stanno creando veri e propri ecosistemi di comunicazione nel punto vendita, con contenuti dinamici, prezzi in tempo reale e comunicazioni personalizzate per cluster di clienti.
Negozi autonomi tra fast e slow retail
Un altro fronte di sperimentazione riguarda gli autonomous store, i negozi autonomi senza casse tradizionali, dove l’intelligenza artificiale nel retail gestisce riconoscimento dei prodotti, pagamenti e sicurezza. Qui l’entusiasmo tecnologico deve però confrontarsi con la dimensione sociologica del consumo.
Come sottolinea Zanardi, il negozio autonomo risponde a un mondo “Fast”. Funziona molto bene nelle metropoli, dove il tempo è scarso e la priorità è la rapidità di spesa, magari in pausa pranzo o tra un impegno e l’altro. Fuori dai grandi centri, però, la spesa è spesso vissuta come momento di “Slow Retail”.
In questi contesti, il cliente cerca relazione, tempo per esplorare, consigli dal personale, esperienze sensoriali. La tecnologia non deve rendere l’esperienza più fredda, ma aiutare a navigare una complessità crescente di offerte, promozioni, formati, punti di contatto. Come mostra anche l’evoluzione del retail globale, la chiave sta nell’integrazione armonica tra digitale e fisico.
Il mercato del consumo di massa restituisce oggi un’intersezione continua tra canali: in fiera si scherza dicendo che “c’è qualcosa da mangiare ad ogni angolo”. Proprio per questo la tecnologia deve diventare uno strumento di design strategico, capace di orchestrare percorsi, semplificare scelte e valorizzare la brand identity.
Intelligenza artificiale nel retail: Impatto su Marketing e Business
L’intelligenza artificiale nel retail ha un impatto diretto su marketing, vendite e customer experience. Nel back-end consente una pianificazione più accurata di assortimenti, promozioni e stock, riducendo out-of-stock e overstock e migliorando la redditività per metro quadrato.
Nel front-end abilita strategie di marketing più sofisticate: segmentazione granulare, personalizzazione delle offerte, automazione delle campagne cross-canale, predictive analytics sui comportamenti di acquisto. Questo consente di passare da una comunicazione di massa a una relazione 1:1 scalabile, con contenuti e messaggi basati su intenzioni e non solo su impression.
Per il business, l’AI diventa la base per nuove forme di monetizzazione dei dati, come il retail media, e per modelli di servizio innovativi, dai negozi autonomi ai servizi di assistenza digitale in store. L’equilibrio vincente è quello che unisce efficienza operativa e valore percepito dal cliente, senza cadere nell’eccesso di automazione.
In chiave di customer experience, integrare sistemi AI con canali di comunicazione diretti come WhatsApp permette di portare la logica della Intention Economy nelle conversazioni quotidiane: suggerimenti personalizzati, reminder utili, assistenza post-vendita in tempo reale, notifiche su ordini e consegne, in un flusso fluido e naturale per l’utente.
Come SendApp Può Aiutare con l’intelligenza artificiale nel retail
Per rendere operativa l’intelligenza artificiale nel retail nelle comunicazioni, i brand hanno bisogno di piattaforme capaci di orchestrare messaggi, automazioni e team. SendApp nasce proprio per portare la potenza di WhatsApp Business al centro delle strategie retail, collegando punto vendita, e-commerce e customer care.
Con SendApp Official le aziende possono accedere alle API WhatsApp ufficiali e integrare flussi AI con chatbot, CRM e sistemi di marketing automation. Questo permette di inviare notifiche transazionali, campagne promozionali segmentate, reminder personalizzati e aggiornamenti su ordini e consegne, sempre nel rispetto delle policy Meta.
SendApp Agent consente di gestire le conversazioni di team su WhatsApp in modo centralizzato, assegnando ticket, monitorando performance e garantendo continuità tra operatori umani e automazioni AI. È ideale per retailer che vogliono offrire consulenza pre-vendita, assistenza in store via QR code e supporto post-vendita.
Per scenari avanzati, SendApp Cloud permette di costruire flussi automatici complessi, integrabili con sistemi di demand planning, e-commerce e piattaforme di loyalty. In questo modo le aziende possono portare nel canale WhatsApp la logica della Intention Economy: messaggi basati su intenzioni, storico acquisti, preferenze, eventi e dati comportamentali.
I retailer che vogliono sfruttare appieno l’intelligenza artificiale nel retail possono richiedere una consulenza dedicata e avviare rapidamente una prova operativa delle soluzioni SendApp, trasformando WhatsApp in un canale strategico per vendite, marketing e customer care.
